- 近日举办的GTC大会把人工智能/机器学习（AI/ML）领域中的算力比拼又带到了一个新的高度，这不只是说明了通用图形处理器（GPGPU）时代的来临，而是包括GPU、FPGA和NPU等一众数据处理加速器时代的来临，就像GPU以更高的计算密度和能效胜出CPU一样，各种加速器件在不同的AI/ML应用或者细分市场中将各具优势，未来并不是只要贵的而是更需要对的。此次GTC上新推出的用于AI/ML计算或者大模型的B200芯片有一个显著的特点，它与传统的图形渲染GPU大相径庭并与上一代用于AI/ML计算的GPU很不一样。
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FPGA AI ML Achronix
- 芯科科技首席执行官兼技术与产品开发高级副总裁Daniel Cooley先生带来他对2024年行业技术发展的看法，特别着重于热门的人工智能和机器学习（AI/ML）结合物联网的应用趋势。以下为访谈内容。芯科科技首席技术官兼技术与产品开发高级副总裁Daniel Cooley先生2024年，公司将继续帮助企业打破连接的鸿沟，将其产品连接到云端，从而在无线连接方面为近乎数之不尽的市场赋能。芯科科技很早就观察到了边缘AI/ML与物联网充分结合这一趋势，将AI/ML引入物联网应用可降低带宽需求、节省功耗，并使设备具备更
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AI ML 物联网 芯科科技
- 资安厂商Check Point发布2024年网络安全趋势预测，预期人工智能（AI）及机器学习（ML）崛起，将会有更多攻击者利用AI，加速开发新型恶意软件和勒索软件。随着算图农场（GPU Render Farm）的兴起，黑客将云端AI资源视为有利可图机会。根据Check Point威胁情报部门表示，2023年网络犯罪活动遽增，与去年同期相比，今年前三季全球平均每周网络攻击增加了3％，尤以台湾为受攻击次数最多的地区，各组织平均每周遭受1,509次攻击。Check Point Software提出2024年八大
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AI ML 网络攻击
- 现今在人工智能驱动（AI-driven）的新兴风潮下，人工智能和机器学习（AI/ML）正快速朝向网络的边缘端（Edge）发展- 即使是最小的物联网设备也将很快得以运行AI/ML算法。这种持续性的演变也被行业称为人工智能物联网（AIoT）。在本篇博客中，Silicon Labs（亦称“芯科科技”）产品营销总监Ravi Subramanian讲解了集成AI/ML硬件加速器的 SiWx917超低功耗Wi-Fi SoC 如何为物联网设备制造商简化边缘 AI的开发，以迎向AI
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AI ML Edge
- 作为业内唯一一家既可以提供高端FPGA芯片以及对应的PCIe加速卡，又可以提供可适用于多种工艺的eFPGA IP解决方案的领先提供商，Achronix还给用户提供统一的开发工具，既支持其高端FPGA芯片的开发设计，也支持eFPGA IP的开发设计。Achronix近日再次以其创新引起了业界的广泛关注，其全新的技术再次突破了FPGA网络极限。该公司日前宣布：其Achronix网络基础架构代码（ANIC）现已支持包括400 GbE的传输速度。ANIC是一套灵活的FPGA IP模块，专为提升高性能网络传输速度而
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Achronix AI/ML
- 随着应用要求的激增和用户需求的增加，硬件设计变得更加复杂。市场趋势的快速变化，以及对电动汽车等技术的更多关注，决定了对高效电源管理和高性能处理的需求水涨船高。随着 SoC 设计规模的扩大，复杂程度的增加，验证吞吐量仍然是一个瓶颈，单纯依靠增加 CPU 核数量和运行更多的并行测试治标不治本。上述因素的叠加让验证工程师面对复杂设计的压力与日俱增。 验证永远不会完成；当你的时间用完时，它就结束了。目标是在你耗尽时间之前使验证过程收敛。每个人都希望看到关键指标收敛到目标，并在严格的成本和时间限制下做到这
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AI/ML 验证曲线收敛
- 据TrendForce集邦咨询最新服务器相关报告指出，CXL（Compute
Express
Link）原是希望能够整合各种xPU之间的性能，进而优化AI与HPC所需要的硬件成本，并突破原先的硬件限制。CXL的支援仍是以CPU为源头去考虑，但由于可支援CXL功能的服务器CPU
Intel Sapphire Rapids与AMD Genoa现阶段仅支援至CXL
1.1规格，而该规格可先实现的产品则是CXL存储器扩充（CXL Memory
Expander）。因此，TrendForce认为
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TrendForce 集邦咨询 存储器 CXL AI/ML DRAM
- 每年PC厂商都会推出一系列新的笔记本电脑，它们通常都配备了最新的技术和功能，旨在提供出色的用户体验。从以往的经验来看，这些创新主要集中在外观尺寸，屏幕增强和用户界面等方面。而AI（人工智能）和ML（机器学习）的日益普及开辟了一个充满可能性的新世界，PC厂商和生态系统巨头都在寻求将这些先进的新功能添加到其产品功能集中。在本篇博文中，莱迪思将讨论PC中AI/ML功能的增长趋势，为什么FPGA非常适合实现这些新的体验，并举例说明采用莱迪思技术的PC解决方案。使用AI/ML功能优化PC用户体验对于世界各地的许多人
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莱迪思 FPGA AI ML
- 英飞凌科技股份公司（FSE: IFX / OTCQX: IFNNY）近日宣布将推出一款电池供电的智能报警系统（SAS）。该技术平台利用基于人工智能/机器学习（AI/ML）的传感器融合技术，实现了高精准度和超低功耗。与低功耗的声学事件检测方案相结合，可以带来出色的性能表现。这款设计紧凑的智能报警系统，与目前在智能楼宇和智能家居中使用的声学报警系统相比，不仅具有更高的检测精准度，而且其电池使用寿命能够媲美甚至超越传统的解决方案。 英飞凌智能报警系统评估板和参考设计 英飞凌科技电源与传感系统
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英飞凌 AI/ML 传感器融合 智能报警系统
- 新思科技宣布推出「Synopsys DesignDash」设计优化解决方案，此乃新思科技EDA 数据分析产品组合的重大扩展，该解决方案透过机器学习技术，利用先前尚未发掘的设计见解(design insights)来提升设计生产力。Synopsys DesignDash为新思科技的数字设计系列、和获奖肯定的AI导向设计空间优化解决方案DSO.ai的辅助产品，是一个兼具数据可见性(data-visibility)与机器智能引导的全面性设计优化解决方案，能为先进的SoC 设计带来无可比拟的生产力。这项解决方案能
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新思 ML 大数据分析
- 从数据中寻找出W和B 就是ML的主要任务之一。然而，ML 并没办法直接计算出能够满足这个目标的W和B 值，但是它会逐步地修正W 和B，来满足输入空间与目标空间的对映关系（即规律）。本文将说明ML的逐步（迭代）学习策略及过程。1 设定目标（Target）点在上一期里，介绍了从X空间对映到Z 空间的范例，其中提供了已知的X 数据，以及对映的Z 数据。如下表：于是，ML 就来寻找其中的对映规律，并利用W 和B 来表达和记住它。那么，ML（或AI）是如何寻找出W 和B 的呢？答案是：逐步（
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202105 ML 迭代
- 1 从三维空间对应出发在前面的范例里，都只使用到简单的一维和二维的特征（空间）对应。在本文中，将继续扩大为三维的特征对应。一旦熟悉了三维的特征对应，就能轻易地继续扩大到更多维的特征对应了。例如下图，是从三维的X空间对应到二维的Z 空间。其中收集了5 个人的特征数据，每个人都有3 项特征：是否擦口红、是否穿高跟鞋以及是否抽烟，如下图所示。此时，已知这5 个人之中，有3 位是女士，另两位是男士。也就是，人们心中已经将它们区分为两个类（Class）了。于是，就设定两个目标值：T=[0,
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202107 三维 ML
- 1 记住相关性：使用X*W+B=Y公式在上一期里，曾经说明了人和ML( 机器学习) 一样都很擅长于将事物从原来的空间对映到另一个空间，例如绘画、写作等。在对映过程中，会不断强化其对共性的记忆强度，因而能从经验中累积、沉淀其所观察过事物的共同规律( 即共相)。在ML 领域里，这个X*W+B=Y 的对映公式，扮演核心角色。现在就从最简单的例子，来仔细观察，看看如何来找出W和B 的值。请从这个简单的范例出发：首先从空间对映的视角来看，如下图所示：这X 空间里已知有2 个值，分别对映到Y
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202104 ML 模型
- 前言人工智能/机器学习（AI/ML）改变了一切，影响着每个行业并触动着每个人的生
活。人工智能正在推动从5G到物联网等一系列技术市场的惊人发展。从2012年到
2019年，人工智能训练集增长了30万倍，每3.43个月翻一番，这就是最有力的证
明。支持这一发展速度需要的远不止摩尔定律所能实现的改进，摩尔定律在任何情况下都在放缓，这就要求人工智能计算机硬件和软件的各个方面都需要不断的快速改进。从2012年至今，训练能力增长了30万倍内存带宽将成为人工智能持续增长的关键焦点领域之一。以先进的驾驶员辅助系
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ADAS ML DRAM 内存
- 混合云数据分析平台公司 Teradata 日前宣布增强其Teradata Vantage平台，使协作和无摩擦的数据科学成为现实。通过显著增加数据科学家、业务分析师、数据工程师、业务领导和其他可能使用不同工具和语言的人员之间的协作， Vantage 可以使企业通过更强的数据治理和安全性实现更快的数据价值实现，并降低成本。所有Teradata Vantage客户免费获得的主要增强功能包括：● 扩展了对R和Python的原生支持，具有调用更多Van
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AI ML
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